Biologinis skaičiavimas: gyvųjų sistemų panaudojimas procesorių vaidmenyje

Įsivaizduokite ateitį, kurioje kompiuteriai pagaminti ne iš silicio lustų, o iš gyvų ląstelių ir biologinių molekulių. Tai biologinio skaičiavimo, revoliucinės srities, siekiančios panaudoti biologijos galią skaičiavimo užduotims atlikti, pažadas. Vietoj elektronų, tekančių grandinėmis, biologinis skaičiavimas informacijai apdoroti naudoja sudėtingus biocheminius procesus, vykstančius gyvuose organizmuose.

Kas yra biologinis skaičiavimas?

Biologinis skaičiavimas, taip pat žinomas kaip bioskaičiavimas arba biomolekulinis skaičiavimas, yra tarpdisciplininė sritis, jungianti biologiją, kompiuterių mokslą ir inžineriją. Ji apima skaičiavimo sistemų projektavimą ir kūrimą naudojant biologines medžiagas, tokias kaip DNR, baltymai, fermentai ir gyvos ląstelės. Šie biologiniai komponentai yra modifikuojami atlikti konkrečias skaičiavimo užduotis, pavyzdžiui, duomenų saugojimą, logines operacijas ir signalų apdorojimą.

Pagrindinis biologinio skaičiavimo principas – išnaudoti biologinėms sistemoms būdingas informacijos apdorojimo galimybes. Gyvos ląstelės yra neįtikėtinai sudėtingos ir efektyviai apdoroja informaciją, reaguoja į aplinkos dirgiklius ir prisitaiko prie kintančių sąlygų. Suprasdami ir manipuliuodami šiais biologiniais procesais, mokslininkai gali sukurti naujoviškas skaičiavimo sistemas, kurios yra labai paralelinės, efektyviai naudoja energiją ir potencialiai gali išspręsti problemas, neįveikiamas įprastiems kompiuteriams.

Biologinio skaičiavimo metodų tipai

Biologinio skaičiavimo srityje tiriama keletas skirtingų metodų, kurių kiekvienas turi savų privalumų ir trūkumų. Kai kurie iš žinomiausių yra šie:

DNR skaičiavimas

DNR skaičiavimas, kurio pradininkas praėjusio amžiaus dešimtajame dešimtmetyje buvo Leonardas Adlemanas, informacijai koduoti ir manipuliuoti naudoja DNR molekules. DNR grandinės gali būti suprojektuotos taip, kad reprezentuotų duomenis ir atliktų logines operacijas hibridizacijos, ligazės ir fermentinių reakcijų būdu. Adlemano pirminis eksperimentas apėmė Hamiltono kelio problemos (keliaujančio pirklio problemos tipo) sprendimą naudojant DNR grandines, taip pademonstruojant DNR skaičiavimo potencialą sprendžiant kombinatorinio optimizavimo problemas. Pavyzdžiui, duomenų bazė galėtų būti užkoduota DNR, o užklausos galėtų būti atliekamos selektyviai hibridizuojant DNR grandines, atitinkančias paieškos kriterijus. Mokslininkai aktyviai dirba, siekdami pagerinti DNR skaičiavimo sistemų greitį, plečiamumą ir klaidų lygį.

Pavyzdys: DNR origami naudojamas sudėtingoms 3D struktūroms kurti vaistų pristatymui. Įsivaizduokite DNR nanostruktūras, kurios atsidaro ir išleidžia vaistus tik aptikusios konkretų biožymenį. Tam reikalingas tikslus skaičiavimo valdymas DNR lankstymuisi.

Ląsteliniai automatai

Ląsteliniai automatai yra matematiniai modeliai, kurie imituoja sudėtingų sistemų elgesį, padalindami erdvę į ląstelių tinklelį, kurių kiekviena gali būti vienoje iš riboto būsenų skaičiaus. Kiekvienos ląstelės būsena atnaujinama pagal taisyklių rinkinį, kuris priklauso nuo kaimyninių ląstelių būsenų. Bioskaičiavimas naudoja ląsteles (bakterijų, žinduolių ar net dirbtines ląsteles) kaip atskirus vienetus šiose automatų sistemose. Sistemos elgesys atsiranda iš vietinių ląstelių sąveikų.

Pavyzdys: Bakterijų naudojimas kuriant „gyvąjį ekraną“. Mokslininkai gali modifikuoti bakterijas, kad jos ekspresuotų skirtingus fluorescencinius baltymus, priklausomai nuo jų vietinės aplinkos, taip sukuriant dinamiškus raštus ir paprastus ekranus.

Memristoriai ir bioelektronika

Memristoriai yra nanodalelių dydžio elektroniniai komponentai, kurių varža priklauso nuo jiems pritaikytos įtampos istorijos. Jie tiriami kaip tiltas tarp biologinių ir elektroninių sistemų. Sujungdami memristorius su biologinėmis medžiagomis, mokslininkai siekia sukurti hibridinius bioelektroninius įrenginius, galinčius apdoroti biologinius signalus ir kontroliuoti biologinius procesus. Pavyzdžiui, memristoriai galėtų būti naudojami aptikti konkrečius biožymenis ir sukelti vaistų ar kitų terapinių agentų išsiskyrimą.

Pavyzdys: Bakterijų bioplėvelių naudojimas memristorių veikimui pagerinti. Kai kurie tyrimai nagrinėja, kaip bioplėvelės gali paveikti memristorių laidumą, o tai rodo biologiniu būdu valdomos elektronikos potencialą.

Fermentais pagrįstas skaičiavimas

Fermentai, biocheminių reakcijų „darbininkai“, gali veikti kaip biologiniai jungikliai, kontroliuojantys molekulių srautą per metabolinius kelius. Mokslininkai kuria fermentais pagrįstus loginius vartus ir grandines, galinčias atlikti sudėtingus skaičiavimus. Pavyzdžiui, fermentai gali būti naudojami aptikti konkrečius analitus ir sukelti reakcijų kaskadą, kuri sukuria aptinkamą signalą. Mikroskysčių įrenginių naudojimas leidžia tiksliai kontroliuoti fermentines reakcijas, todėl fermentais pagrįstas skaičiavimas yra perspektyvus metodas biojutikliams ir diagnostikai.

Pavyzdys: Biojutiklių kūrimas naudojant fermentines reakcijas. Apsvarstykite gliukozės biojutiklį diabetikams, kuris naudoja fermentą gliukozės oksidazę. Fermentas reaguoja su gliukoze, sukurdama išmatuojamą signalą, kuris rodo gliukozės lygį kraujyje.

Dirbtiniai neuroniniai tinklai naudojant biologinius komponentus

Įkvėpti žmogaus smegenų struktūros ir funkcijos, mokslininkai tiria galimybę kurti dirbtinius neuroninius tinklus naudojant biologinius komponentus. Šis metodas apima tarpusavyje sujungtų neuronų ar į neuronus panašių ląstelių tinklų kūrimą, kurie gali mokytis ir prisitaikyti prie naujos informacijos. Pavyzdžiui, mokslininkai augina neuronų tinklus ant mikroelektrodų masyvų, kurie leidžia jiems stimuliuoti ir registruoti neuronų elektrinį aktyvumą. Tikslas – sukurti bioneuromorfines sistemas, galinčias atlikti sudėtingas kognityvines užduotis, tokias kaip raštų atpažinimas ir sprendimų priėmimas.

Pavyzdys: Neuronų tinklų auginimas in vitro siekiant tirti mokymąsi ir atmintį. Tai leidžia mokslininkams stebėti ir manipuliuoti jungčių tarp neuronų formavimusi ir pokyčiais, vykstančiais mokymosi metu.

Potencialios biologinio skaičiavimo taikymo sritys

Biologinis skaičiavimas turi didžiulį potencialą įvairiose taikymo srityse, įskaitant:

• Vaistų atradimas ir kūrimas: Biologiniai kompiuteriai gali būti naudojami imituoti biologines sistemas ir prognozuoti vaistų poveikį, pagreitinant vaistų atradimo procesą ir sumažinant bandymų su gyvūnais poreikį. Įsivaizduokite, kaip imituojama vaisto sąveika su tiksliniu baltymu, siekiant nustatyti galimus šalutinius poveikius.
• Personalizuota medicina: Biologiniai kompiuteriai gali būti pritaikyti individualiems pacientams, leidžiantys taikyti personalizuotą gydymą, kuris yra veiksmingesnis ir mažiau toksiškas. Biologinis kompiuteris galėtų išanalizuoti paciento genetinę struktūrą ir sukurti jo poreikiams pritaikytą vaistų režimą.
• Biojutikliai ir diagnostika: Biologiniai kompiuteriai gali būti naudojami aptikti ir diagnozuoti ligas ankstyvoje stadijoje, o tai lemia geresnius gydymo rezultatus. Biologinis jutiklis galėtų aptikti vėžio biožymenis kraujo mėginyje, leisdamas anksti diagnozuoti ir gydyti.
• Aplinkos stebėsena: Biologiniai kompiuteriai gali būti naudojami stebėti aplinkos teršalus ir įvertinti ekosistemų sveikatą. Biologinis jutiklis galėtų aptikti toksinus vandenyje ar ore, suteikdamas ankstyvą įspėjimą apie aplinkos pavojus.
• Medžiagų mokslas: Biologinės sistemos gali būti naudojamos kuriant naujas medžiagas su unikaliomis savybėmis, tokiomis kaip savaime gyjančios medžiagos ir biologiškai skaidūs plastikai. Mokslininkai tiria bakterijų naudojimą polimerams su specifinėmis savybėmis sintetinti.
• Duomenų saugojimas: DNR siūlo neįtikėtinai tankią ir patvarią priemonę skaitmeniniams duomenims saugoti. Mokslininkai pademonstravo galimybę saugoti didelius duomenų kiekius DNR, siūlydami galimą sprendimą augantiems duomenų saugojimo iššūkiams. Pavyzdžiui, teoriškai visa pasaulio informacija galėtų būti saugoma batų dėžutės dydžio talpykloje.
• Pažangi robotika ir automatizavimas: Biopavandos, raumenys, sukurti iš gyvų ląstelių, galėtų revoliucionizuoti robotiką, įgalindami natūralesnius, energiją taupančius ir lankstesnius judesius robotų sistemose.

Iššūkiai ir ateities kryptys

Nepaisant didžiulio potencialo, biologinis skaičiavimas susiduria su keliais iššūkiais, kuriuos reikia išspręsti, kad jis taptų praktine technologija. Kai kurie iš pagrindinių iššūkių yra šie:

• Sudėtingumas: Biologinės sistemos yra neįtikėtinai sudėtingos, todėl sunku jas tiksliai suprojektuoti ir valdyti. Norint suprasti ir numatyti biologinių sistemų elgesį, reikia gilaus molekulinės biologijos, biochemijos ir sistemų biologijos supratimo.
• Patikimumas: Biologinės sistemos yra iš prigimties triukšmingos ir linkusios į klaidas, kurios gali paveikti biologinių skaičiavimų tikslumą ir patikimumą. Klaidų taisymo mechanizmų ir tvirtų projektų kūrimas yra labai svarbus kuriant patikimus biologinius kompiuterius.
• Plečiamumas: Didelio masto biologinių kompiuterių kūrimas yra sudėtingas dėl dabartinių gamybos technologijų apribojimų ir biologinių sistemų sudėtingumo. Naujų biologinių komponentų surinkimo ir integravimo metodų kūrimas yra būtinas biologinio skaičiavimo sistemų masteliui didinti.
• Standartizavimas: Standartizavimo trūkumas biologiniame skaičiavime apsunkina biologinių komponentų ir projektų dalijimąsi bei pakartotinį naudojimą. Bendrų standartų biologinėms dalims ir įrenginiams kūrimas palengvins bendradarbiavimą ir paspartins biologinio skaičiavimo plėtrą. Sintetinės biologijos atviroji kalba (SBOL) yra pastanga standartizuoti biologinių projektų vaizdavimą.
• Biologinis saugumas: Galimas piktnaudžiavimas biologiniu skaičiavimu kelia susirūpinimą dėl biologinio saugumo. Tinkamų apsaugos priemonių ir etinių gairių kūrimas yra labai svarbus norint užkirsti kelią piktnaudžiavimui biologiniu skaičiavimu piktavališkiems tikslams. Pavyzdžiui, pavojingų patogenų kūrimas yra rimtas susirūpinimas, kurį reikia spręsti taikant griežtus reglamentus.
• Energijos vartojimo efektyvumas: Nors biologinės sistemos paprastai yra efektyvios energijos požiūriu, reikalingos energijos ir išteklių biologiniams skaičiavimams teikimas gali būti sudėtingas. Biologinio skaičiavimo sistemų energijos vartojimo efektyvumo optimizavimas yra labai svarbus jų ilgalaikiam gyvybingumui.

Biologinio skaičiavimo ateitis yra šviesi, o vykdomi moksliniai tyrimai yra sutelkti į šių iššūkių sprendimą ir naujų šios revoliucinės technologijos taikymo sričių kūrimą. Pagrindinės tyrimų sritys apima:

• Naujų biologinių komponentų ir prietaisų kūrimas: Tai apima naujų fermentų, baltymų ir DNR sekų su specifinėmis funkcijomis kūrimą.
• Biologinio skaičiavimo sistemų patikimumo ir plečiamumo gerinimas: Tai apima naujų klaidų taisymo mechanizmų ir surinkimo metodų kūrimą.
• Naujų programavimo kalbų ir įrankių kūrimas biologiniam skaičiavimui: Tai palengvins mokslininkams biologinių kompiuterių projektavimą ir modeliavimą.
• Naujų biologinio skaičiavimo taikymo sričių tyrimas: Tai apima naujų biojutiklių, vaistų tiekimo sistemų ir medžiagų kūrimą.
• Etinių ir biologinio saugumo problemų, susijusių su biologiniu skaičiavimu, sprendimas: Tam reikia kurti tinkamas apsaugos priemones ir reglamentus.

Dabartinių biologinio skaičiavimo tyrimų pavyzdžiai

Štai keletas pažangiausių tyrimų, vykstančių visame pasaulyje, pavyzdžių:

• MIT (JAV): Mokslininkai kuria DNR pagrindu veikiančias grandines, kurios gali aptikti ir reaguoti į konkrečius biožymenis, galbūt sukurdamos naujas diagnostikos priemones.
• Oksfordo universitetas (JK): Mokslininkai tiria bakterijų ląstelių naudojimą kaip statybinius blokus biologiniams kompiuteriams, daugiausia dėmesio skirdami savaime susiorganizuojančių ląstelinių automatų kūrimui.
• ETH Ciurichas (Šveicarija): Tyrimų grupės dirba kurdamos fermentais pagrįstus loginius vartus ir grandines biojutikliams ir vaistų tiekimo programoms.
• Tokijo universitetas (Japonija): Mokslininkai kuria metodus skaitmeniniams duomenims saugoti DNR, siekdami sukurti didelio tankio ir patvarias duomenų saugojimo sistemas.
• Maxo Plancko institutas (Vokietija): Mokslininkai tiria dirbtinių ląstelių naudojimą biohibridiniams prietaisams su programuojamomis funkcijomis kurti.
• Toronto universitetas (Kanada): Kuria mikroskysčių prietaisus biologinėms sistemoms valdyti ir manipuliuoti, gerindami biologinių skaičiavimų tikslumą ir efektyvumą.
• Nanjango technologijos universitetas (Singapūras): Tiria CRISPR-Cas sistemų naudojimą tiksliam genų redagavimui ir kontrolei biologinio skaičiavimo programose.

Išvada

Biologinis skaičiavimas reiškia paradigmos pokytį skaičiavimo srityje, pereinant nuo tradicinių silicio pagrindu veikiančių sistemų prie gyvų, prisitaikančių ir energiją taupančių procesorių. Nors vis dar ankstyvoje vystymosi stadijoje, biologinis skaičiavimas turi potencialą revoliucionizuoti įvairias sritis, nuo medicinos ir aplinkos stebėsenos iki medžiagų mokslo ir duomenų saugojimo. Sudėtingumo, patikimumo ir biologinio saugumo iššūkių įveikimas atvers kelią plačiam biologinio skaičiavimo pritaikymui, pradėdamas naują bioįkvėptų technologijų erą. Toliau plėtojantis tyrimams, galime tikėtis, kad ateinančiais metais atsiras dar daugiau novatoriškų ir proveržio biologinio skaičiavimo taikymo sričių. Ši jaudinanti sritis žada ateitį, kurioje biologijos galia bus panaudota sprendžiant kai kuriuos opiausius pasaulio iššūkius.